AIVARO

Mehr über GEO erfahren:
Werde in Answer Engines genannt, zitiert und empfohlen.

GEO (Generative Engine Optimization) beschreibt, wie du in ChatGPT, Perplexity und Gemini sichtbar wirst, wenn Entscheider kaufnahe Fragen stellen. Hier bekommst du das Prinzip, die KPIs und die Hebel, ohne Marketing-Nebel.

Du bekommst Klarheit, Messbarkeit und einen sauberen Startpunkt, bevor du Zeit in “mehr Content” verbrennst.

Was ist GEO?

GEO ist die Optimierung deiner digitalen Signale für Antwortsysteme. Während SEO auf Rankings in Suchmaschinen abzielt, fokussiert GEO darauf, ob und wie KI-Systeme eure Marke in Antworten berücksichtigen, darstellen und empfehlen.

Kurzdefinition

Mehr Details findest du im Vergleich GEO vs SEO vs AEO

Warum GEO jetzt wichtig ist

Answer Engines beantworten kaufnahe Fragen direkt.

Nutzer klicken weniger auf klassische Suchergebnisse.

Wenn du nicht genannt wirst, bist du nicht Teil der Auswahl.

Wie KI entscheidet, welche Anbieter genannt werden - 4 kurze Punkte:

KI-Antworten entstehen typischerweise aus einer Mischung aus erlerntem Wissen, aktuellen Quellen (Retrieval), Entity-Auflösung und Kontext-Fit.

Du gewinnst nicht durch “mehr Content”, sondern durch klarere, maschinenlesbare und referenzierbare Signale.

GEO Audit Scorecard

Generative Engine Optimization Report

57%

Share of Answers

18%

Share of Citations

38%

Sentiment 

41%

Share of Model

GEO Agentur Scorecard

So messen wir KI Sichtbarkeit

Entscheidend ist nicht, ob Sie irgendwo erwähnt werden, sondern ob Sie empfohlen, zitiert und korrekt eingeordnet werden. Wir messen das mit einem festen Prompt-Set und werten regelmäßig aus.

Share of Answers

Anteil der Prompts, in denen du genannt wirst

Share of Citations

Anteil der Zitate, die auf deine Domain zeigen

Sentiment

Tonlage und Korrektheit der Darstellung

Share of Model

Gewichtete Präsenz (Empfehlung > Erwähnung)

Warum GEO oft nicht funktioniert

GEO scheitert selten an “der KI”. Es scheitert daran, dass Unternehmen die falschen Dinge optimieren. Mehr Content, mehr Tools, mehr Aktionismus. Aber ohne klare Prompt-Abdeckung, zitierfähige Quellen und überprüfbare Aussagen bleibst du in generativen Antworten unsichtbar oder wirst falsch eingeordnet. Diese Fehler sehen wir am häufigsten, und sie erklären ziemlich zuverlässig, warum GEO-Projekte nicht liefern.

Das AIVARO Generative Engine Optimization Framework

01

Identity Baseline

Wir klären: Wer sind Sie? Was ist “wahr”? Welche Entities/Services müssen verankert werden?

02

Source & Entity Graph

Welche Quellen existieren? Welche fehlen? Wo entstehen Verwechslungen?

03

Onsite Machine Layer

Struktur, interne Links, Schema, FAQ- und Service-Modelle, Ground-Truth-Seiten.

04

Query Coverage & Content Map

Welche Fragen entscheiden den Deal? Wir bauen die passenden Inhalte (klar, zitierfähig).

05

Proof & Authority

Cases, Referenzen, externe Signale, die Vertrauen erzeugen.

06

Monitoring & Defense

Schutz gegen Brand Confusion und Competitive Displacement.

FAQ: Generative Engine Optimization (GEO)

GEO umfasst Maßnahmen, die dafür sorgen, dass deine Marke in generativen Antworten korrekt eingeordnet, als Quelle zitiert und als Option empfohlen wird, wenn Nutzer nach Lösungen suchen.

SEO optimiert primär Rankings und Klicks in klassischen Suchergebnissen. GEO optimiert die Sichtbarkeit in Antworten von Answer Engines. Der Output ist nicht die Ergebnisliste, sondern die Antwort selbst.

Nicht ganz. AEO zielt meist auf Answer Boxes und Featured Snippets in Suchmaschinen ab. GEO zielt auf Nennung/Zitat/Empfehlung in generativen Antworten und arbeitet stärker mit Entities, Citations und Prompt Coverage.

Relevant sind alle Systeme, die Antworten generieren und dabei Quellen, Web-Inhalte oder Modellwissen nutzen. Entscheidend ist weniger der Name der Engine, sondern ob deine Kategorie in kaufnahen Fragen dort beantwortet wird.

Typische Ursachen sind unklare Einordnung (Kategorie/Entity), fehlende zitierfähige Quellen, zu wenig BOFU-Coverage (Compare/Alternatives) oder Claims ohne Proof, die nicht stabil “getragen” werden.

Vereinfacht: über Entity-Klarheit, Quellenqualität, Konsistenz über mehrere Quellen hinweg, Prompt-Fit und Proof-Signale. Wenn das Narrativ widersprüchlich oder nicht belegbar ist, sinkt die Wahrscheinlichkeit für Zitate und Empfehlungen.

Nicht unbedingt “mehr”, sondern zielgerichtetere: Definitionen, Kriterien, Use-Case-Fit, Compare/Alternatives, Proof-Strukturen und Citation Nodes, die in Antworten gut referenzierbar sind.

Vier stabile KPIs sind:

  • SoA: Anteil der Prompts mit Nennung

  • SoC: Anteil der Zitate auf deine Domain

  • SoM: Gewichtete Präsenz (Empfehlung > Option > Erwähnung)

  • Sentiment: Tonalität und Korrektheit der Darstellung

Mit einem definierten Promptset, Clustern (Best/Compare/Alternatives/Category Fit) und Re-Runs. So trennst du echten Fortschritt von zufälligen Schwankungen.

Das hängt von Wettbewerb, Kategorie und Quellenlage ab. Erste Effekte entstehen oft nach dem Aufbau der Basis-Assets, stabile Ergebnisse brauchen meist mehrere Re-Runs und konsistente Quellenarbeit.

Relevante Third-Party Citations können helfen, weil sie Vertrauen und Referenzierbarkeit erhöhen. Es geht weniger um “Linkaufbau”, sondern um zitierfähige Erwähnungen in passenden Kontexten.

Start mit einer Baseline: Wo wirst du genannt, zitiert, empfohlen und wie stabil ist das? Danach priorisierst du die Hebel (Entity, Citations, BOFU Pages, Authority) nach Impact.

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